Andrew William Moore ist ein britisch-amerikanischer Informatiker, dessen Forschung maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Robotik und statistisches Data Mining in großem Maßstab umfasst. Er ist Mitbegründer und CEO von Lovelace AI, einem Technologieunternehmen mit Sitz in Pittsburgh. Moore war zuvor von 2014 bis 2018 Dekan der Carnegie Mellon School of Computer Science und bekleidete leitende Positionen bei Google, einschließlich der Leitung von Google Cloud AI. Im Jahr 2023 wurde er zum ersten Berater für künstliche Intelligenz, Robotik und Cloud-Computing des United States Central Command ernannt.
Frühes Leben und Ausbildung
Moore wuchs in Bournemouth an der Südküste Englands auf. Während seiner Kindheit entwickelte er ein frühes Interesse an Informatik, indem er Videospiele für 6502-basierte Personalcomputer schrieb, darunter den Tangerine Microtan 65.
Moore studierte Mathematik und Informatik an der University of Cambridge, wo er anschließend seine Promotion abschloss. Seine Dissertation aus dem Jahr 1991 mit dem Titel Efficient Memory-based Learning for Robot Control wurde von William F. Clocksin betreut und untersuchte Techniken des maschinellen Lernens, die auf die Robotersteuerung angewendet werden.
Nach seiner Promotion hatte Moore eine Postdoktorandenstelle am Massachusetts Institute of Technology in Chris Atkesons Robot Learning Group inne, wo seine Arbeit Forschung zu Roboter-Jonglieren, Manipulation und die Anwendung nicht-parametrischer Regression auf Aufgaben wie Billardspielen umfasste. Vor Beginn seines Graduiertenstudiums verbrachte Moore ein Jahr als Forscher an den Hewlett-Packard Research Labs in Bristol, England.
Karriere an der Carnegie Mellon University (1993-2006)
Moore trat 1993 als Assistenzprofessor in die Fakultät der Carnegie Mellon University ein und arbeitete an maschinellem Lernen, bestärkendem Lernen, Fertigung und nicht-parametrischer Regression. Er erhielt 2000 eine Festanstellung und hatte Positionen in der Informatikabteilung, der Abteilung für maschinelles Lernen und dem Robotik-Institut inne.
Er gründete das Auton Laboratory, das sich auf statistische Methoden in großem Maßstab konzentrierte, und war Mitbegründer einer Beratungsfirma, die statistisches Data Mining auf Fertigungsprobleme anwendete. Er verließ Carnegie Mellon 2006, um zu Google zu wechseln.
Google (2006-2014)
Moore trat 2006 als Gründungsdirektor des Google-Ingenieurbüros in Pittsburgh bei, das sich auf dem Campus von Carnegie Mellon befand und auf mehrere hundert Mitarbeiter anwuchs. Im Oktober 2011 wurde er, während er weiterhin das Büro in Pittsburgh leitete, zum Vizepräsidenten für Technik bei Google Commerce ernannt. Er verließ das Unternehmen im August 2014, um nach Carnegie Mellon zurückzukehren.
Dekan der Carnegie Mellon School of Computer Science (2014-2018)
Moore wurde im April 2014 zum Dekan der Carnegie Mellon School of Computer Science ernannt und trat die Nachfolge von Randal Bryant an, der die Rolle seit 2004 innehatte. Er trat die Position im August desselben Jahres an.
Während seiner Amtszeit wurden neue Bachelorstudiengänge in Computerbiologie und künstlicher Intelligenz eingeführt, und es wurden Outreach-Programme für K-12-Schüler und unterrepräsentierte Minderheiten in der Informatik etabliert. Im Jahr 2017 gründete Moore die CMU AI-Initiative, die mehr als 200 Fakultätsmitglieder aus der gesamten Universität zusammenbrachte, um an maschinellem Lernen, Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache und den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI zu arbeiten.
Moore trat im August 2018 als Dekan zurück, wobei sein Ausscheiden Ende des Jahres wirksam wurde. Der Präsident der CMU, Farnam Jahanian, würdigte seine Beiträge zur Auseinandersetzung der Schule mit den gesellschaftlichen Auswirkungen der Technologie und zu Pittsburghs Stellung als Zentrum für Informatikforschung.
Google Cloud AI (2018-2023)
Im September 2018 gab Google bekannt, dass Moore Google Cloud AI leiten würde, als Nachfolger von Fei-Fei Li, die in die akademische Welt zurückkehrte. Er begann in beratender Funktion, bevor er die Vollzeitrolle im Januar 2019 übernahm. Er bekleidete die Position bis 2023.
Lovelace AI (2023-heute)
Moore gründete Lovelace AI im Jahr 2023 mit und ist dessen CEO. Das Unternehmen mit Sitz im Viertel Bakery Square in Pittsburgh entwickelt KI-Systeme für analytische Arbeiten mit hohem Einsatz an der Schnittstelle von nationaler Sicherheit, Finanzdienstleistungen, Verteidigung und Katastrophenhilfe. Im Mai 2025 schloss das Unternehmen eine Seed-Finanzierungsrunde über 16,2 Millionen US-Dollar ab, die von RRE Ventures angeführt wurde.
Regierungs- und Beratungstätigkeit
Im April 2023 wurde Moore zum ersten Berater für künstliche Intelligenz, Robotik und Cloud-Computing des United States Central Command ernannt. In dieser Rolle unterstützte Moore CENTCOM bei der Einführung von KI, Datenerfassung und -strukturierung, Computeralgorithmen und netzwerkbezogenen Bemühungen.
Im Dezember 2023 wurde Moore in den Vorstand von Dropbox berufen. Dropbox verwies auf seine Expertise in KI, maschinellem Lernen und Robotik und stellte fest, dass seine Erfahrung beim Aufbau KI-gestützter Produkte eine Perspektive bieten würde, während das Unternehmen in KI in seiner Produktpalette und über Dropbox Ventures investierte.
Forschungsbeiträge
Moores Forschung konzentrierte sich auf statistisches maschinelles Lernen und die Anwendung computergestützter Statistik auf Daten in großem Maßstab, wobei der Schwerpunkt auf effizienten Algorithmen liegt, die in der Lage sind, massive Datensätze zu verarbeiten. Seine Arbeit wendet statistische Methoden und mathematische Formulierungen auf große Datenmengen aus verschiedenen Quellen an, darunter Websuchen, Astronomie und medizinische Aufzeichnungen, und ermöglicht die Identifizierung subtiler Muster und die Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse.
Ein zentraler Aspekt von Moores Beiträgen liegt in der Entwicklung skalierbarer Techniken für statistisches Data Mining und computergestützte Statistik, insbesondere durch die Gründung des Auton Lab an der Carnegie Mellon University im Jahr 1993. Das Labor hat Methoden zur effizienten Durchführung statistischer Operationen in großem Maßstab Pionierarbeit geleistet und dabei oft Verbesserungen gegenüber dem bisherigen Stand der Technik um mehrere Größenordnungen erzielt. Diese Fortschritte haben Anwendungen in Bereichen wie Bayesschen Netzen, Data Mining, medizinischer Informatik und Analyse sozialer Netzwerke unterstützt.
Moore hat nicht-parametrische Regression und verwandte Techniken vorangetrieben, darunter Kernel-Methoden und lokal gewichtetes Lernen, die flexible Modellierung ohne starre parametrische Annahmen ermöglichen. Seine Forschung umfasst auch Dichteschätzung, Gaußsche Mischmodelle und probabilistische Rahmenwerke für Inferenz in großem Maßstab.
Um Wissen in diesen Bereichen zu verbreiten, erstellte Moore umfangreiche Online-Tutorials, die grundlegende und fortgeschrittene Themen des statistischen maschinellen Lernens abdecken. Dazu gehören Wahrscheinlichkeit und Dichteschätzung, Bayessche Netze (mit Abdeckung von Inferenz, Strukturlernen und naiven Bayes-Klassifikatoren), nicht-parametrische Methoden wie instanzbasiertes Lernen und effiziente Algorithmen für Aufgaben wie Clustering und Regression. Diese Ressourcen wurden weithin genutzt und verwendet.
Durch seine Rollen bei Carnegie Mellon, Google und Lovelace AI war Moore eine bedeutende Figur in der praktischen Anwendung von KI und maschinellem Lernen. Seine Arbeit hat akademische Forschung und industrielle Bereitstellung überbrückt, mit Auswirkungen sowohl auf das grundlegende Algorithmendesign als auch auf reale Systeme, die große Nutzerbasis bedienen. Seine Führungsrolle bei der Einführung universitätsweiter KI-Initiativen und die Beratung zu Verteidigungsanwendungen haben die Integration von KI in zivile und militärische Kontexte geprägt. Ab 2025 leitet Moore weiterhin Lovelace AI und bleibt eine einflussreiche Stimme auf diesem Gebiet.